Problemas Clássicos de Ciência da Computação com Python
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Web Scraping com Python - Coletando mais dados da web moderna - 2ª edição
Se a programação é mágica, o web scraping certamente é uma forma de magia. Ao escrever um programa automatizado simples, é possível consultar servidores web, requisitar dados e interpretá-los a fim de extrair as informações desejadas. A edição ampliada deste livro prático não só apresenta uma introdução ao web scraping, como também serve de guia completo para coletar quase todos os tipos de dados da web moderna. ... Ler mais +
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Introdução à Programação com PYTHON
Python é uma linguagem de programação de alto nível, interpretada, de script, imperativa, orientada a objetos, funcional. Lançada por Guido van Rossum em 1991. Atualmente é uma das Linguagens de Programação mais utilizadas no mundo. Python foi criada para produzir código bom e fácil de manter, de maneira rápida e suporta múltiplos paradigmas de programação. A programação procedimental pode ser usada para programas simples e rápidos, mas estruturas de dados avançadas estão disponíveis para facilitar o desenvolvimento de algoritmos complexos. Grandes projetos podem ser feitos usando técnicas de orientação a objetos, que é completamente suportada em Python. Assim, o Python se aplica na solução de problemas de várias complexidades. Além disso, por ser uma linguagem livre e multiplataforma, possibilita que os programas escritos em uma plataforma sejam executados sem nenhum problema na maioria das plataformas existentes e sem nenhuma modificação. ... Ler mais +
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Projetos de Ciência de Dados com Python
Projetos de ciência de dados com Python foi pensado para oferecer orientação prática sobre ferramentas padrão para análise de dados e machine learning em Python com a ajuda de dados reais. O curso o ajudará a entender como usar pandas e o Matplotlib para examinar criticamente um dataset com sínteses estatísticas e gráficos e extrair os insights que deseja obter. Você continuará adquirindo conhecimento ao aprender a preparar dados e a fornecê-los para algoritmos de machine learning, como o de regressão logística regularizada e o de floresta aleatória, usando o pacote scikit-learn. ... Ler mais +
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TDD com Python - Siga o bode dos testes: usando Django, Selenium e JavaScript
Ao conduzir você pelo desenvolvimento de uma verdadeira aplicação web do início ao fim, a segunda edição deste guia “mão na massa” mostra as vantagens práticas do TDD (Test-Driven Development, ou Desenvolvimento Orientado a Testes) com Python. Você aprenderá a escrever e a executar testes antes de construir cada parte de sua aplicação, e então desenvolverá a quantidade mínima de código necessária para que os testes passem. O resultado? Um código limpo, que funcionará. ... Ler mais +
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Aperfeiçoe suas habilidades com Python enquanto explora minuciosamente essa linguagem de programação com Python Levado a Sério. Escrito para desenvolvedores e programadores experientes, este livro sintetiza mais de quinze anos de experiência com Python, com o intuito de ensinar você a evitar erros comuns, escrever código de modo mais eficiente e criar melhores programas em menos tempo. Você verá uma série de tópicos avançados como multithreading e memoização, receberá conselhos de especialistas em assuntos como design de APIs e como lidar com bancos de dados, além de conhecer a natureza interna de Python a fim de ter uma compreensão mais profunda sobre a linguagem em si. ... Ler mais +
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Problemas de ciência da computação aparentemente novos ou ímpares muitas vezes têm raízes em algoritmos clássicos, nas técnicas de programação e em princípios de engenharia. E as abordagens clássicas ainda são a melhor forma de solucioná-los! ... Ler mais +
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Python RAD (Rapid Application Development) Aplicações para Web e Desktop
Além da abordagem essencial da linguagem Python, serão demonstrados exemplos passo a passo do desenvolvimento de módulos/telas para aplicações desktop, bem como exemplos e o desenvolvimento de uma aplicação completa de upload com banco de dados (PostgreSQL) para web. ... Ler mais +
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Data Science para Programadores - Um Guia Completo Utilizando a Linguagem Python
Um guia para estudantes e profissionais, utilizando a linguagem Python em todo o seu potencial. Você aprenderá os conceitos e fundamentos estatísticos que auxiliarão seu trabalho analítico. As bibliotecas são apresentadas de maneira prática, focando no que é mais importante para o seu trabalho do dia a dia. O livro apresenta um ferramental completo para você iniciar neste mercado lucrativo que a Data Science possibilita. ... Ler mais +
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O Guia do Mochileiro Python - Melhores práticas para desenvolvimento
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- DescriçãoProblemas Clássicos de Ciência da Computação com Python
Problemas de ciência da computação aparentemente novos ou ímpares muitas vezes têm raízes em algoritmos clássicos, nas técnicas de programação e em princípios de engenharia. E as abordagens clássicas ainda são a melhor forma de solucioná-los! Compreender essas técnicas em Python faz com que o seu potencial para o sucesso se expanda nas áreas de desenvolvimento web, manipulação de dados, aprendizado de máquina e em outras áreas.
Problemas Clássicos de Ciência da Computação com Python permite aprimorar suas habilidades na resolução de problemas de ciência da computação usando Python, com cenários, exercícios e algoritmos consagrados pelo tempo. Você enfrentará dezenas de desafios de programação, os quais variam de tarefas simples como algoritmos de busca binária a clustering de dados usando k-means. Em particular, você apreciará a sensação de satisfação ao resolver problemas que conectam a ciência da computação com questões reais associadas a aplicativos, dados e desempenho, e até mesmo com o sucesso em sua próxima entrevista de emprego! - Sobre o Autor
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Características
Tipo de Livro Livro Físico Especificações
Sobre o Autor David Kopec
David Kopec é professor-assistente de Ciência da Computação & Inovação no Champlain College em Burlington, Vermont. É autor de Dart for Absolute Beginners (Apress, 2014) e Classic Computer Science Problems in Swift (Manning, 2018).Informações Técnicas O que o livro contém:
algoritmos de busca;
técnicas comuns para grafos;
redes neurais;
algoritmos genéticos;
busca competitiva;
uso de dicas de tipo em todos os códigos.Informações Técnicas
Nº de páginas: 272 Origem: Nacional Editora: Novatec Idioma: Português Edição: 1ª Edição Ano: 2019 ISBN: 9788575228050 Encadernação: Brochura Autor: David Kopec - Informações
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